New Empire
Implementacija RAG-a

Izgradite RAG sisteme koji odgovaraju iz vaših podataka, a ne napamet.

RAG je granica između impresivnog demoa i AI proizvoda kojem korisnici mogu da veruju. New Empire dizajnira sisteme pretrage koji odgovore čine utemeljenim, objašnjivim i održivim.

Definisati RAG projekatPročitajte tekst o RAG-u

Idealno za

Timovi sa privatnim bazama znanja, sadržajem za podršku, pravilima, dokumentima ili internim podacima kojima trebaju pouzdani AI odgovori sa izvorima.

Rezultati

  • Arhitektura pretrage prilagođena vašim dokumentima i pitanjima korisnika
  • Odgovori utemeljeni u izvorima, sa citatima i jasnim tretmanom nesigurnosti
  • Održiva putanja unosa za novo i ažurirano znanje
  • Provere kvaliteta koje otkrivaju greške pretrage pre nego što ih vide korisnici

Šta isporučujemo

  • Analiza dokumenata i strategija chunking-a
  • Implementacija embedding-a, vektorskog skladišta i re-ranking-a
  • Politika promptova i odgovora za citate i nepoznanice
  • Evaluacioni skup za ključna pitanja i slučajeve grešaka

Dokazi koje možete proveriti

  • Isporučeno RAG ponašanje u AI SaaS-u sa multi-provajder arhitekturom modela.
  • Objavljeni praktični tekstovi o tome zašto je kvalitet pretrage važniji od trikova sa promptovima.
  • Iskustvo u isporuci sistema gde su poverenje, dostupnost i održivost ključni.

Povezane studije slučaja

BusinessMentorSaaS pokretan veštačkom inteligencijom koji automatizuje rutinski posaoPročitajte studiju slučaja >Top-tier UK Bank (via EY)Enterprise platforma za osiguranje uz stroge regulatorne zahtevePročitajte studiju slučaja >

Kako sprint funkcioniše

  • Prikupljamo reprezentativne dokumente i stvarna pitanja korisnika.
  • Dizajniramo pravila za chunking, metapodatke, pretragu i citate.
  • Gradimo prvi end-to-end RAG tok i testiramo ga na poznatim odgovorima.
  • Dodajemo monitoring i iteracione kuke za promašaje pretrage i rizik halucinacija.

Uglovi za LinkedIn objave

Koristite ih kao udice za objave i usmerite svaku nazad na ovu stranicu sa UTM tagovima.

  • Većina RAG neuspeha su neuspesi pretrage, a ne modela.
  • Najbrži dobitak u kvalitetu RAG-a: postavite stvarna pitanja korisnika pre dizajniranja chunk-ova.
  • Zašto su citati funkcionalnost proizvoda, a ne samo inženjerski detalj.

Pitanja koja kupci postavljaju

Da li RAG može potpuno da ukloni halucinacije?

Nijedna ozbiljna implementacija ne bi trebalo to da obeća. Cilj je smanjenje rizika kroz pretragu, citate, ograničenja, evaluaciju i fallback ponašanje.

Koji izvori podataka mogu da se koriste?

Uobičajeni izvori su PDF-ovi, dokumentacija za podršku, Notion ili CMS sadržaj, zapisi iz baze, otpremljeni fajlovi i interne baze znanja.

Da li moramo ponovo da treniramo model?

Obično ne. Većina poslovnih RAG sistema ažurira znanje promenom dokumenata i indeksa, a ne fine-tuning-om ili ponovnim treniranjem osnovnog modela.

Sledeći korak

Imate proizvod ili AI proces vredan isporuke?

Pošaljite kontekst, rizik i šta korisna prva verzija treba da radi. Pretvorićemo to u praktičan plan izrade.

Zakažite projektni poziv